3G 手机语音识别应用中DSP的选择策略
dsp课程设计语音识别
dsp课程设计语音识别一、教学目标本课程旨在通过教学，使学生掌握数字信号处理（DSP）的基本原理，了解语音识别技术的基本概念和算法，培养学生运用DSP技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握数字信号处理的基本原理和常用算法。
（2）了解语音信号的处理过程和基本特征。
（3）熟悉语音识别技术的基本原理和常用算法。
2.技能目标：（1）能够运用DSP技术进行简单的语音信号处理。
（2）能够运用语音识别技术进行简单的语音识别。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对DSP技术和语音识别技术的兴趣，提高学生学习的积极性。
（2）培养学生团队合作精神，提高学生解决实际问题的能力。
二、教学内容本课程主要内容包括：数字信号处理的基本原理、语音信号的处理过程、语音识别技术的基本原理和算法。
具体安排如下：1.数字信号处理的基本原理：离散时间信号、离散时间系统、Z变换、傅里叶变换等。
2.语音信号的处理过程：语音信号的采样与量化、语音信号的预处理、语音特征提取等。
3.语音识别技术的基本原理：声学模型、、解码器等。
4.语音识别算法：隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、深度学习等。
三、教学方法本课程采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解基本原理和算法，使学生掌握DSP技术和语音识别知识。
2.讨论法：学生针对实际问题进行讨论，培养学生的思考和分析能力。
3.案例分析法：分析典型语音识别案例，使学生了解语音识别技术的应用。
4.实验法：让学生动手进行语音信号处理和语音识别实验，提高学生的实践能力。
四、教学资源1.教材：选用《数字信号处理》和《语音识别原理与技术》作为主要教材。
2.参考书：提供相关领域的参考书目，供学生深入学习。
3.多媒体资料：制作课件、实验视频等，丰富教学手段。
4.实验设备：配备必要的实验设备，如计算机、语音识别软件等，确保学生能够进行实际操作。
移动DSP如何选择？4个问题帮你搞定
移动DSP如何选择？4个问题帮你搞定移动DSP是这两年比较火的一个概念，可由于技术性比较强，对移动DSP有真正理解的人并不是很多，特别是广告主。
于是，问题就出现了：尽管移动DSP已渐成趋势，可通常移动DSP在介绍自己时，都会给出一大堆数据，可这些数据背后到底代表着什么呢？可能大部分广告主都听不明白，反而会让导致头瞬间变大，进而迷茫，陷入一种选择性恐惧症的状态。
广告主应该如何选择移动DSP呢？下面，我们为广告主总结了4个问题，通过这4个问题可以帮广告主轻松地找到适合自己的移动DSP。
一问：是纯移动DSP吗？目前市场上的移动DSP主要分为两种：一种是直接从移动起家的，如力美DSP、亿动DSP 等；另一种是从PC端衍生出来的移动DSP，如品友的移动DSP、易媒体的移动DSP等。
那么这两类移动DSP到底哪类比较好呢？其实这没有一个标准的答案，主要还是看广告主的需求，这两类移动DSP都各有优势。
如果广告主只想在移动端进行投放，那么就可找以移动起家的DSP，如力美DSP，因为这样的DSP比较专注，只做移动领域，研究会比较深；如果你想在PC端和移动端同时找个DSP服务商，那么建议广告主找从PC端衍生出来的DSP，如品友DSP，因为这样的DSP可以从PC端和移动端两方面为广告主统筹兼顾，进而达到互通、互补的效果。
所以，结合自己的需求，广告主可以先问第一个问题——是纯移动DSP吗，进而先从大类上对移动DSP进行筛选。
二问：日对接广告流量有多少？移动DSP是一种程序化的广告投放方式，它可瞬间把广告投放到移动端的各种广告位上。
不过，移动DSP本身并不拥有任何广告位，那么它又是如何做到的呢？这其中承担着关键角色的就是Ad Exchange。
Ad Exchange是广告交易平台，相当于股票交易市场，每个广告交易平台都拥有大量的可进行实时交易的广告位。
可大量归大量，一个广告交易平台依然覆盖不了全部的移动端广告流量，这就好比你想买阿里巴巴的股票，那你就只能去美国的纽交所，无论是在国内的上海证券交易所，还是英国的伦敦证券交易所，你都买不到阿里巴巴的股票。
基于DSP的音频处理算法实现与应用研究
基于DSP的音频处理算法实现与应用研究一、引言近年来，随着数字信号处理技术的发展，DSP技术在音频处理方面得到了广泛的应用。
音频处理算法是一种数字信号处理技术，采用DSP芯片作为处理核心，可进行音频信号处理、增强、压缩、编码等操作。
本文将介绍DSP技术在音频处理方面的应用，研究DSP的音频处理算法的实现与应用。
二、DSP技术在音频处理中的应用1. DSP芯片的特点DSP芯片是一种专门用于数字信号处理的计算机芯片，其特点在于高速、高效、灵活、可编程等。
其高速度处理能力使其成为音频信号处理方面的首选芯片。
2. 调音台调音台是音频处理中常用的一种设备。
调音台通过运用DSP技术，可实现均衡器、混响、压缩等音频信号处理，可大大提高音频效果。
3. 数字信号处理器数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的芯片，其高效率、高速度使其在音频信号处理方面广泛应用。
DSP处理结果准确性高、重复性好等特点使其成为音频处理中重要的处理芯片。
4. 数字信号处理算法数字信号处理算法是音频处理技术的核心。
压缩、编码、降噪、降低反响、尾压缩等处理算法都是通过DSP技术实现的。
5. DSP技术在音乐制作中的应用在音乐制作中，DSP技术可以实现音频采样、混音等处理，使音乐作品得到更好的音质。
DSP技术通常与运动分析系统、信号处理器等设备一起使用，可满足音乐制作的不同需求。
三、基于DSP的音频处理算法实现1. 声音信号的采样与转换音频信号采样是指将模拟音频信号转换为数字信号的过程。
采样误差是音频信号处理中不可避免的问题。
采样频率与精度的选择决定了采样的质量。
2. 声音信号滤波滤波是指对音频信号进行处理，以去除杂音和消除失真，提高音质。
频率响应平滑，抗干扰能力强的滤波算法是音频信号处理中常用的算法之一。
3. 声音信号的压缩和解压缩音频信号压缩算法可以将音频信号压缩到较小的存储空间内，同时保持与原始信号相近似的音质。
压缩技术可通过动态范围控制、无损压缩、有损压缩等多种算法实现。
基于DSP的语音识别系统的研究与实现
481 概述伴随科技进步,语音识别系统在越来越多的领域得到了广泛的应用。
本文主要是研究基于DSP的特定人、小词汇量语音识别系统,提出更为优化和快速计算的算法,采用DSP芯片TMS320VC5509A 控制和TLV320AD50对原始语音进行采样和A/D转换,目的是研究出能识别人话的机器,通过接受人话口呼命令,掌握人发出的指令,从而做出指令要求的反映。
2 语音识别的实现流程语音识别主要包括五个步骤。
首先人口命令的模拟的语音信号输入,通过A/D转换后变成数字信号,但这时信号很难被直接识别,需要对信号进行特征提取,端点检测在分析处理之前把要分析的部分从语音信号中找出来,提取了指定的语音信号特征参数后进行模式匹配,最后进行后处理,也就是对匹配节后的响应。
一个典型语音识别系统[1]的实现过程如图1所示。
3 系统的硬件设计本语音识别系统以TI公司TMS320VC5509A DSP为核心用来收稿日期:2017-05-01作者简介:钟颖(1989—),女,广东茂名人,本科,研究方向:电子信息。
基于DSP 的语音识别系统的研究与实现钟颖(江门职业技术学院 电子与信息技术系,广东江门 529090)摘要:本文介绍了基于DSP TMS320VC5509A的语音识别系统,主要通过采用DTW算法,初步研究和探讨在MATLAB软件环境下实现孤立词语的语音识别。
系统由 TMS320VC5509A 芯片控制和TLV320AD50对原始语音进行采样和A/D转换,内部存储器用来存放程序数据,外部存储器用来存放各种语音数据。
关键词:语音识别；DSP；Mel频率倒谱系数(MFCC)；动态时间规整(DTW)中图分类号:TN912.34文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2017)05-0048-02图2 程序流图图1 语音识别实现流程49处理各种数据和程序,对原始语音进行采样和A/D转换,程序寄存在内部存储器,语音数据寄存在外部存储器。
DSP通用算法介绍(精)
DSP通用算法介绍摘要数字信号处理（DSP）自1965年由Cooley和Tukey提出DFT（离散傅里叶变换）的高效快速算法（Fourier Transform,简称FFT）以来,已有近40年的历史。
随着计算机和信息技术的发展,数字信号处理技术已形成一门独立的学科系统。
数字信号处理作为一门独立学科是围绕着三个方面迅速发展的：理论、现实和应用。
作为数字信号理论,一般是指利用经典理论（如数字、信号与系统分析等）作为基础而形成的独特的信号处理理论,以及各种快速算法和各类滤波技术等基础理论。
由此在各个应用领域如语音与图象处理、信息的压缩与编码、信号的调制与调解、信道的辨识与均衡、各种智能控制与移动通讯等都延伸出各自的理论与技术,到目前可以说凡是用计算机来处理各类信号的场合都引用了数字信号处理的基本理论、概念和技术。
数字化技术有今天的飞速发展,是依仗于强大的软、硬件环境支撑。
作为数字信号处理的一个实际任务就是要求能够快速、高效、实时完成处理任务,这就要通过通用或专用的数字信号处理器来完成。
因此,数字信号处理器是用来完成数字信号处理任务的一个软、硬件环境和硬件平台。
就如同生活中的许多事情那样，使用DSP往往在一些小问题和具体细节上颇费周折。
然而许多DSP书籍往往专注于大的课题，但在设计基于DSP产品的过程中，大部分时间用于罗列出所必须得“小东西”。
本文包含了那些在其他DSP书籍中不曾提及的被遗忘的算法，但它们却占有如此首要的位置。
本文介绍的DSP通用算法包括逻辑运算，算术运算，系统的基本构件，线形比例缩放，正交信号处理，频率变换，信号平均，自动控制系统。
1.逻辑运算所有的DSP器件都有一套命令集，用于实现逻辑操作，包括与，和异或等等。
它们采用类似与离散逻辑门的方式进行操作，主要用于屏蔽有用的或没用的数据位，主要在位测试程序中使用。
现今的大部分处理器在传统的主要用于寄存器中左移或右移数据的逻辑操作基础上，添加了内置的位测试命令。
基于DSP的语音识别系统的实现及分析
本系统针对的是非特定人小词汇量连续语音的识别，硬件结构，主要包括语音数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、程序数据存储及Flash引导装载模块、数据存储器RAM 模块及其他相关模块。
图4 系统硬件结构图
数据采集模块主要采用TLV320AIC23编解码器来实现对语音数据的采集。由AIC23采集的数字信号数据通过McBSP1存入SDRAM 中，数据传输方式为EDMA方式下的McBSP数据传输。数据处理模块是系统的核心模块，用TMS320C6713DSP芯片来完成语音识别算法的实现。训练时，DSP完成语音信号MFCC特征参数的提取、SVM 建模并存入Flash中；识别时，DSP读取待识别语音信号数据并将获得的模型参数与训练模型参数进行比较，进而得到识别结果。
表3给出了针对非特定人的不同SVM 核函数的识别系统性能。表中显示，在取C =3，γ= 125（这里的25为特征参数维数）情况下，尽管核函数为RBF时所需的支持向量数要略高于核函数为Sigmoid时，但系统的正确识别率要明显高于采用其他核函数的系统，因此本文选取RB别系统的实现及分析
本系统设计主要涉及到语音数据段、执行代码段、载入Flash的程序段和模型参数段等。在编程中主要以C语言编程为主，配合使用汇编语言，使程序运行效率更高。
DSP选型指南
DSP选型指南DSP芯片介绍及选型DSP芯片介绍及其选型引言DSP芯片也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器具，其主机应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。
根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点：（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；（2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；（3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问；（4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；（5）快速的xx处理和硬件I/O支持；（6）具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；（7）可以并行执行多个操作；（8）支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。
在我们设计DSP应用系统时，DSP芯片选型是非常重要的一个环节。
在DSP 系统硬件设计中只有选定了DSP芯片，才能进一步设计其外围电路及系统的其他电路。
因此说，DSP芯片的选择应根据应用系统的实际需要而确定，做到既能满足使用要求，又不浪费资源，从而也达到成本最小化的目的。
DSP实时系统设计和开发流程如图1所示。
主要DSP芯片厂商及其产品德州仪器公司众所周知，美国德州仪器（Texas Instruments，TI）是世界上最知名的DSP 芯片生产厂商，其产品应用也最广泛，TI公司生产的TMS320系列DSP芯片广泛应用于各个领域。
TI公司在1982年成功推出了其第一代DSP芯片TMS32010，这是DSP应用历史上的一个里程碑，从此，DSP芯片开始得到真正的广泛应用。
由于TMS320系列DSP芯片具有价格低廉、简单易用、功能强大等特点，所以逐渐成为目前最有影响、最为成功的DSP系列处理器。
目前，TI 公司在市场上主要有三大系列产品：（1）面向数字控制、运动控制的TMS320C2000系列，主要包括TMS320C24x/F24x、TMS320LC240x/LF240x、TMS320C24xA/LF240xA、TMS320C28xx等。
dsp课程设计语音识别
dsp课程设计语音识别一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握数字信号处理（DSP）中语音识别的基本理论、方法和应用。
通过本课程的学习，使学生能够了解语音识别技术的发展趋势，掌握语音信号处理的基本方法，学会使用相关工具和算法进行语音识别。
1.掌握语音信号的基本特性及常见的语音信号处理方法。
2.了解语音识别的基本原理和常见算法。
3.熟悉语音识别技术的应用领域和发展趋势。
4.能够运用相关工具和算法进行语音信号的处理和识别。
5.具备分析和解决实际语音识别问题的能力。
情感态度价值观目标：1.培养学生对语音识别技术的兴趣和好奇心，激发学生主动学习的动力。
2.培养学生团队合作精神和创新意识，使学生能够在实际项目中发挥自己的专业技能。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括语音信号处理基本理论、语音识别算法及应用。
1.语音信号处理基本理论：包括语音信号的统计特性、时频特性、线性预测等。
2.语音识别算法：包括声学模型、和搜索算法，如GMM-HMM、N-gram模型、Viterbi算法等。
3.语音识别应用：包括语音命令识别、语音翻译、语音到文本转换等实际应用。
教学大纲将按照以下顺序进行：1.语音信号处理基本理论（2课时）2.语音识别算法（4课时）3.语音识别应用（2课时）三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法。
1.讲授法：用于传授语音信号处理基本理论和语音识别算法，帮助学生建立系统的知识结构。
2.讨论法：通过分组讨论，培养学生团队合作精神和创新意识，提高学生分析问题和解决问题的能力。
3.案例分析法：通过分析实际语音识别应用案例，使学生更好地理解语音识别技术的应用和挑战。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握语音信号处理和识别的实践技能，培养学生的动手能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，将选择和准备以下教学资源：1.教材：《数字信号处理》（或其他合适的教材）2.参考书：《语音信号处理》、《语音识别技术》等3.多媒体资料：相关教学视频、PPT课件等4.实验设备：语音信号处理器、语音识别软件等以上教学资源将有助于丰富学生的学习体验，提高学生的学习效果。
dsp原理与开发实例
dsp原理与开发实例DSP（数字信号处理）是指对数字信号进行各种处理操作的技术。
它在包括通信、音频、图像、视频、雷达以及生物医学工程等领域有广泛的应用。
DSP的基本原理是将模拟信号经过采样、量化和编码转换为数字信号，然后利用算法对数字信号进行处理，最后再将数字信号转换为模拟信号。
下面是一些常见的DSP开发实例：1. 音频降噪：通过DSP技术，可以对音频信号进行降噪处理，消除噪声对音频质量的影响。
例如，在手机通话中，可以利用DSP技术降低环境噪声的干扰，提高通话质量。
2. 语音识别：DSP可以应用于语音识别领域，将语音信号转换为数字信号，并利用识别算法对语音信号进行分析和辨识。
语音识别技术在智能助理、语音控制和自动转写等场景中得到广泛应用。
3. 图像增强：DSP可以对图像信号进行增强，改善图像的质量。
例如，在数字摄影中，可以通过DSP技术增强图像的对比度、色彩和清晰度，提高图像的观赏性。
4. 视频编解码：DSP在视频编解码中有重要应用。
通过采用合适的编解码算法，可以将视频信号压缩存储，实现视频的传输和播放。
常见的视频编码标准如H.264、H.265等都是基于DSP技术的发展。
5. 数字滤波：DSP可以应用于数字滤波领域，对数字信号进行滤波处理，去除不需要的频率分量或噪声。
数字滤波器可以具备各种滤波特性，如低通、高通、带通、带阻等，可以应用于音频处理、图像处理等方面。
以上只是DSP的一小部分应用实例，实际上，DSP在各个领域都有着广泛的应用，无论是在通信、娱乐、汽车、医疗等行业，都可以找到DSP技术的身影。
通过利用DSP技术，可以对信号进行处理、分析和提取，实现更高质量、更高效率的信号处理和应用。
基于DSP技术的语音处理系统设计
基于DSP技术的语音处理系统设计随着科技的不断发展，语音处理技术在各个领域得到了广泛应用。
基于DSP技术的语音处理系统设计是一个重要的研究方向，它可以有效地提高语音信号的质量和可靠性。
首先，基于DSP技术的语音处理系统设计需要考虑语音信号的采集和预处理。
在语音信号的采集方面，我们可以使用麦克风等设备来收集语音信号。
然后，通过预处理技术对采集到的语音信号进行滤波去噪、增益控制等操作，以提高信号的质量和清晰度。
其次，基于DSP技术的语音处理系统设计需要考虑语音信号的特征提取和分析。
在特征提取方面，常用的方法包括短时能量、过零率、倒谱系数等。
这些特征可以用来描述语音信号的基本特性，为后续的语音识别和语音合成提供支持。
在分析方面，我们可以通过快速傅里叶变换等算法对语音信号进行频谱分析，以获取语音信号的频域特征。
此外，基于DSP技术的语音处理系统设计需要考虑语音信号的识别和合成。
在语音识别方面，我们可以利用模式识别和机器学习的方法，设计出能够自动识别语音信号的系统。
这对于语音识别、语音命令控制等应用具有重要意义。
在语音合成方面，我们可以利用合成滤波器等技术，将文本信息转化为语音信号，实现机器人、智能助理等设备的语音输出功能。
最后，基于DSP技术的语音处理系统设计还需要考虑系统的实时性和稳定性。
由于语音信号的实时性要求较高，因此需要设计高效的算法和优化的实现方式，以保证系统能够在实时场景下快速响应。
同时，为了保证系统的稳定性，需要考虑异常情况的处理和错误纠正机制，以提高系统的可靠性和鲁棒性。
综上所述，基于DSP技术的语音处理系统设计是一个涉及多个方面的复杂任务。
通过合理的信号处理、特征提取、识别和合成等技术手段，可以实现对语音信号的高质量处理和分析。
这将为语音识别、智能助理、语音交互等领域的发展带来更多的可能性。
浅谈基于DSP的音频处理及语音识别系统的设计
ＤＳＰ 是 Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ 的缩写， 表 示数字信号处理器， 信息化的基础是数字化， 数字 化的核心技术之一是数字信号处理， 数字信号处 理的任务在很大程度上需要由 ＤＳＰ 器件来完成， ＤＳＰ 技术已成为人们日益关注的并得到迅速发展 的前沿技术。
（ ２） 音频数据采集与播放。初始化 ＡＩＣ２３ 后， 再初始化 ＤＳＰ 以及 ＭｃＢＳＰ０， 之后进行音频数据 的采集与播放。通过麦克风采集语音信号， 经过数 字滤波处理后由耳机输出。使用 ＭｃＢＳＰ０ 的接收 中断保存数据， 通过 ＦＩＲ 数字滤波子程序处理音 频数据。
初始化 ＭｃＢＳＰ０ 使其与 ＡＩＣ２３ 协调工作， 本 系统中串口的主要设置为： 接收数据右对齐， 带符 号扩展； 接收中断使能； 由片外提供发送、接收帧 信号和发送、接收时钟信号； 发送、接收帧同步信 号低电平有效； 在时钟上升沿采样发送、接收数 据； 每帧发送、接收两个 １６ 位字数据。
２．２ 系统过程设计 （ １） 语音端点检测。语音端点检测是语音信号 处理和语音识别的基础， 为了检测未知语音数字 的起点和终点， 需要把语音信号流和背景噪声区 分开， 端点检测通过一组复杂的门限， 并按算法规 则分析语音方法将两者区分开来， 对于各种不同 的信号电平和电话网络中的各种噪音干扰， 门限 会进行自适应调整。另一方面， 端点检测门限和算 法不仅有助于把语音和噪音区分开来， 而且还能 将数字串内的无声和数字串尾的无声区别开来。 端点检测算法主要采用短时平均能量和短时平均 过零率的乘积作为判决的主要特征， 计算每帧的 能量和过零率， 若乘积大于设定的门限， 判别为有 声； 否则， 判为无声。 （ ２） 特征提取。数字语音的端点检测出来后， 即可对数字语音的每一帧进行声学参数分析， 提 取特征参数。语音信号是短时准平衡的随机过程， 具有很强的时变特性。时域特征主要有语音的短 时平均能量和短时平均过零率及基音周期。整个 系统的语音特征矢量由 １２ 阶倒谱系数、１２ 阶差分 倒谱系数、能量归一化系数及其差分系数组成。 （ ３） 模式训练及模式识别。为了建立一个非特 定人的连接数字语音定点实时识别系统， 在训练 阶段需要很多个说话者将多个可能的数字串说一 或几遍存入数据库中。训练的任务包括两部分： 先将成串的数字最佳地分割为孤立的数字， 采用改进的分段 Ｋ—平均算法， 对系统中的模型 进行初始化， 建立一套初始 ＨＭＭ 参数， 然后按照 这套初始参数用分层构建 ＨＭＭ 算法， 对系统的 内部状态进行初始分割， 然后采用 Ｖｉｔｅｒｂｉ 算法对 分割的初始状态进行调整。 再用每个已分割为孤立数字的多个训练样 本， 估计出该数字的一套或多套 ＨＭＭ 参数， 组成 模板库。尽管模板库中的每一个数字可以有多个 模板， 但是模板的增加， 会增加模板匹配的计算量 和所需的内存量， 使得识别响应速度减慢。因此， 在本系统的实验中， 限制每个语音数字的最大模 板数为 ３， 采用聚类方法， 并利用 Ｂａｕｍ－ Ｗｅｌｃｈ 重 估算法， 使得同一数字语音的不同模板之间的差 别增大， 有效地提高了识别率。 结语： 音频技术已经取得了长足的进步， 数字 形式的音频技术越来越流行。可是一旦音频信号 离开存储媒体， 如何对它们进行 （ 下转 ７９ 页）
音频信号处理技术在语音识别中的应用
音频信号处理技术在语音识别中的应用（正文）一、音频信号处理技术概述音频信号经过采样和量化后，可以在计算机中进行数字化处理。
音频信号处理技术主要包括数字信号处理和模拟信号处理，其中数字信号处理是指对数字信号进行滤波、降噪、压缩等处理；而模拟信号处理则是指对模拟信号进行放大、滤波、混频等处理。
常见的音频信号处理技术包括：1. 降噪技术：通过去除噪声信号来提高语音信号的质量。
2. 压缩技术：将信号的动态范围缩小，以便于传输和存储。
3. 编码技术：将信号转换成数字信号，以便于数字处理和存储。
4. 滤波技术：通过滤波器对信号进行滤波，以实现降噪、增益等效果。
二、音频信号处理技术在语音识别中的应用语音识别是一种将语音信号转换成文本或指令的技术。
在语音识别的过程中，音频信号的质量对于识别结果具有重要的影响。
因此，音频信号处理技术在语音识别中具有重要应用。
1. 去噪处理在语音识别中，噪声会干扰语音信号的识别，从而影响识别结果的准确性。
因此，去噪处理是提高语音识别准确性的重要手段之一。
常用的去噪技术包括谱减法、基于小波变换的去噪、基于神经网络的去噪等。
这些技术可以有效地去除语音信号中的背景噪声，提高语音信号的信噪比，从而提高语音识别的准确性。
2. 语音增强语音增强是指通过滤波器等处理方式，提高语音信号的清晰度和可识别性。
常用的语音增强技术包括谱减法、语音增强滤波器、时频噪声门控等。
这些技术可以有效地增强语音信号的能量，使得语音信号更加清晰、可识别。
3. 语音特征提取语音特征提取是将语音信号转换成具有区别性的特征向量的过程，通常包括信号预处理、特征提取和特征归一化等步骤。
常用的特征提取算法包括MFCC、LPCC、PLP等。
这些算法可以将语音信号映射到低维度的特征空间中，极大地降低了语音信号的复杂度，从而方便后续的语音识别处理。
4. 语音识别算法语音识别算法是指对特征向量进行分类的过程。
常用的语音识别算法包括MFCC-GMM、DNN-HMM、CNN-HMM等。
语音识别及其定点DSP实现
语音识别及其定点DSP实现语音识别讨论的根本目的是讨论出一种具有听觉功能的机器，能挺直接受人的口呼指令，理解人的意图并做出相应的反映。
语音识别系统的讨论涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域，是一个多学科综合性讨论领域。
近年来，高性能数字信号处理芯片(Digital Signal Process)技术的快速进展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。
因此，我们采纳AD公司的定点DSP处理芯片ADSP2181实现了语音信号的识别。
1 语音识别的基本过程按照实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、自立词与延续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。
但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理办法都大体类似。
一个典型的语音识别系统的原理图1所示。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。
预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。
语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。
提取的特征参数必需满足以下的要求：(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区别性；(2)各阶参数之间有良好的自立性；(3)特征参数要计算便利，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段，将特征参数举行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。
在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板举行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。
同时，还可以在无数先验学问的协助下，提高识别的精确率。
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DSP在语音识别中的应用.
哈尔滨工业大学数字信号处理报告题目：DSP在语音识别中的应用院（系）电子与信息工程学院学科信息与通信工程（51）学生学号提交报告日期2013年9月16日DSP在语音识别中的应用摘要近年来，数字信号处理成为一个不断更新和飞速发展的领域，DSP芯片的出现以及广泛应用为人们的生产和生活提供了很大的方便。
语音识别是一个比较活跃的研究领域，使用语音作为人机交互的途径，对于使用者来说是一种很方便、很自然的方式，同时设备的小型化也要求省略以节省体积。
基于DSP的语音识别系统正逐步成为语音识别的一个重要发展方向。
本文详细介绍了数字信号处理技术以及DSP芯片的发展，然后讨论了语音识别的优点和难点，明确了DSP应用于语音识别的优势，最后对语音识别系统中DSP的应用前景做了分析。
关键词：数字信号处理器语音识别AbstractIn recent years, digital signal processing has become a constantly updated and rapidly developing field. The DSP chip is widely used and provides people with a lot of convenience. Speech recognition is a relatively active area of research. The use of voice as a means of human-computer interaction for users is a very convenient and natural way, at the same time the small device also omitted in order to reduce the volume. A speech recognition system based on DSP is gradually becoming an important developing direction of speech recognition.In this paper, we introduce the digital signal processing technology and the development of DSP chip, and then discuss the advantages and difficulties of speech recognition. We made clear the advantage of DSP used in speech recognition, finally perform an analysis about prospect of DSP application in the speech recognition system.Keywords:Digital Signal Processor (DSP); Speech Recognition1 DSP简介1.1 DSP技术信号处理包含数字信号处理与模拟信号处理。
DSP应用中编译选项的智能选择
DSP应用中编译选项的智能选择作者：CEVA公司编译器项目经理Eran Balaish摘要随着DSP处理器的能力越来越强大，可采用C编译器的代码部分在不断增加。
不过，没有编程人员的协助，编译器是无法生成最优化的代码。
为了最大地提高性能，编程人员必须利用各种编译选项功能来调节编译器。
不幸的是，在DSP应用里，没有充分利用编译器调节能力的现象相当普遍。
整个应用过程中，往往只利用一组相同的编译选项来进行编译。
这种方法忽略了每一项功能的特殊需求。
编译选项的智能选择可以大幅提高性能，例如可以大大减少代码量。
在评估产品成本时，代码量通常是主要考虑因素，因为这对所需存储量有直接的影响。
本文将介绍如何减少代码的使用量以及其它重要资源的消耗量。
在指令周期数和代码量之间进行权衡，满足功能级的特殊要求为了更好地了解如何利用编译选项的智能选择来节省代码量，必须熟悉指令周期数与代码量之间的权衡取舍，这方面的实例是循环展开 (loop-unrolling) 和软件流水(SWP) 的常用编译器优化技术。
这种技术通过循环体的复制来进行循环展开，利用从循环语句内部到循环语句外部的某些指令的拷贝来实现SWP。
当使用带有深度管线的多事件超长指令字 (VLIW)处理器时，该技术显得非常有用。
这时，SWP可中断循环语句内部的许多依赖关系，而循环展开能够大幅提高指令间并行性 (ILP)。
这里给出了简单的乘法与累加 (mac) 循环语句，以阐释循环展开和SWP。
for (i = 0; i < 960; i++){sum += src1[i] * src2[i];}图1. 基本的C语言级mac循环语句下面摘选了一段效率相对低的简单汇编代码，是在为代码量最小化而调节CEVA-X1641™ DSP内核编译器时产生的。
它使用了SWP，但没有循环展开。
这个循环语句的执行需要使用大约959*2 = 1918个指令周期，所需代码量小于20个字节。
LS0.ld {w} (r3)+#2, a3lLS0.ld {w} (r4)+#2, a2lSQ.bkrep {ds1} #958nop{nopA.S.mac a2l, a3l, a0|| LS0.ld {w} (r3)+#2, a3l|| LS1.ld {w} (r4)+#2, a2l}图2. CEVA-X1641编译器产生的mac循环语句中的简单但效率较低的汇编实现方案相反地，当为指令周期数最小化而调节时，CEVA-X1641编译器产生的结果截然不同。
DSP课程设计报告-语音识别
目录一、设计任务书 (1)二、设计内容 (2)三、设计方案、算法原理说明 (2)1 系统概述 (2)2.硬件构成 (3)2.1 系统构成 (3)2.2 系统主要功能模块构成 (3)3.语音识别算法软件实现 (4)3.1 系统流程图 (4)3.2 语音信号的端点检测 (5)3.3 特征参数的提取 (7)3.4 建立语音库 (8)3.5 特定人语音识别算法 (9)四、程序设计、调试与结果分析 (12)五、设计（安装）与调试的体会 (18)六、参考文献 (18)附录课程设计成绩评定 (18)一、设计任务书语音技术，包括语音识别、语音合成、关键词检出、说话人识别与确认、口语对话系统等，是现代人机交互的重要方式之一，具有广泛的应用前景。
其中语音识别技术，尤其是连续语音识别技术，是最基础、最重要的部分，而且已经逐步走向成熟与实用。
语音识别是研究使机器能够准确地听出人的语音内容的问题，即准确地识别所说的话，语音识别是近二三十年来发展起来的新兴学科，在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域中，在工业、军事、交通、医学等方面有着广泛的应用。
语音识别装置有着重要的应用价值。
而计算机技术=模式识别和信号处理技术及声学技术的发展也使满足各种需要的语音识别的实现成为可能。
语音识别按不同的角度有以下几种分类方法：从所要识别的单位。
有孤立词识别、音素识别、音节识别、孤立句识别、连续语音识别和理解。
目前已进入识别的语音识别系统是单词识别。
以几百个单词为限定识别对象。
从识别的词汇量来分。
有小词汇（10-50个）、中词汇（50-200个）、大词汇（200以上）等。
从讲话人的范围来分。
有单个特定讲话人、多讲话人和与讲话者无关。
特定讲话人比较简单，能够得到较高的识别率。
后两者难度较大，不容易得到高的识别率。
从识别的方法分。
有模块匹配法、随机模型法和概率语法分析法。
这三种都属于统计模式识别方法。
这三种方法都建立在最大似然决策bayes判决的基础上，但具体做法不同，简述如下：a.模块匹配法。
dsp方案
dsp方案DSP（Digital Signal Processing）中文名为数字信号处理，是一种通过数字手段对模拟信号进行处理的技术。
它是将模拟信号转换为数字形式，然后利用数字计算机对其进行处理，最后再将处理结果转换为模拟信号输出。
DSP方案在许多领域中有广泛的应用，如音频处理、图像处理、通信系统等。
在音频处理方面，DSP方案可以用于音频信号的滤波、降噪、均衡等操作。
例如，可以利用DSP技术对音频信号进行均衡，调整频率响应曲线，使音频输出更加平衡。
同时，DSP方案还可以通过滤波技术降低噪声，提升音质。
在图像处理方面，DSP方案可以应用于图像的降噪、增强、模糊等操作。
通过图像处理算法，可以抑制图像中的噪声，增强图像的边缘和细节信息。
此外，DSP方案还可以用于图像的压缩和编解码，提高图像传输和存储的效率。
在通信系统中，DSP方案可以应用于数字调制、通道编码、信道均衡等操作。
通过数字调制技术，可以将模拟信号转换为数字信号，方便在数字通信系统中传输。
同时，DSP方案还可以应用于调制解调器的设计中，对通道进行均衡和编解码，提高通信质量。
此外，在音视频编解码、语音识别、人脸识别等领域，DSP方案也有广泛应用。
通过对音视频信号进行压缩和解压缩，可以实现高效的音视频传输和存储。
通过语音和图像处理算法，可以实现语音和图像的识别和分析，提高人机交互的效率。
总之，DSP方案在许多领域中发挥着重要的作用。
通过数字信号处理技术，可以对模拟信号进行精确、高效的处理，提高系统性能和用户体验。
随着技术的不断发展，DSP方案将会在更多领域中得到应用，并推动技术的进一步创新和发展。
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3G 手机语音识别应用中DSP 的选择策略
随着DSP 技术的进步，计算能力更强、功耗更低和体积更小的DSP 已经出现，使3G 手机上植入更精确更复杂的自动语音识别(ASR)功能成为可能。
目前，基本ASR 应用可以分成三大类：1. 语音-文本转换(语音输入)；2. 讲者识别；3. 语音命令控制(语音控制)。
这三类功能包含了3G 所需的众多ASR 性能。
语音-文本转换的典型实例是语音拨号和电子邮件听写。
讲者识别
功能可以通过语音识别安全地读出存储器中的个人数据，从而满足信用卡定购和银行服务等保密性高的应用需要。
语音命令控制功能包括连接语音扩展标记语言(VXML)网站内容的语音接口，它支持财经服务与目录助理等业务。
目前VXML 被用于规范网站内容的语音标签。
语音识别的两种方法
3G 手机的ASR 应用设计可分为两类，即以终端为中心和以客户/服务器为中心的应用。
如图1 所示为以终端为中心的设计方法，3G 手机(终端)执行整个语音识别过程并送出识别结果。
在图2 所示的客户/服务器方法中，终端只是执行预处理特征提取，然后通过一个误码受保护的数据信道将这些参数发送给中心服务器，中心服务器最终完成语音识别。
如果采用以客户/服务器为中心的设计方法，3G 手机应使用数据信道而非移动信道来将语音发送给服务器进行
识别，因为移动信道所用的低速率语音编码会严重影响语音识别的性能。
各种ASR 系统的差异主要体现在词汇量上。
一个简单的网络设备可能
只需要16 字的词库就能实现所要求的语音识别功能，而3G 移动手机则需要更大的专业词库。
这些词汇可以跟讲者相关(训练语音识别设备使之熟悉用户的声音特征)或跟讲者无关(语音识别设备可以识别任何人的声音)，DSP 的计算负荷。